論文の概要: Incorporating Coincidental Water Data into Non-intrusive Load Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07190v1
- Date: Mon, 18 Jan 2021 17:49:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-27 05:45:53.035871
- Title: Incorporating Coincidental Water Data into Non-intrusive Load Monitoring
- Title（参考訳）: 非侵襲負荷モニタリングへのコインシデント水データの導入
- Authors: Mohammad-Mehdi Keramati, Elnaz Azizi, Hamidreza Momeni, Sadegh Bolouki
- Abstract要約: 独自の非オーバーラップ電力値を持つ家電の電力信号を抽出するイベントベースの分類プロセスを提案する。
ネットワーク内の新たなシグネチャとして,いくつかの機器の水消費を考慮した2つのディープラーニングモデルを用いて,重なり合う電力値を持つ家電を識別する。
提案プロセスでは, 電力の分散に加えて, 特定の電化製品の水消費プロファイルも抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non-intrusive load monitoring (NILM) as the process of extracting the usage
pattern of appliances from the aggregated power signal is among successful
approaches aiding residential energy management. In recent years, high volume
datasets on power profiles have become available, which has helped make
classification methods employed for the NILM purpose more effective and more
accurate. However, the presence of multi-mode appliances and appliances with
close power values have remained influential in worsening the computational
complexity and diminishing the accuracy of these algorithms. To tackle these
challenges, we propose an event-based classification process, in the first
phase of which the $K$-nearest neighbors method, as a fast classification
technique, is employed to extract power signals of appliances with exclusive
non-overlapping power values. Then, two deep learning models, which consider
the water consumption of some appliances as a novel signature in the network,
are utilized to distinguish between appliances with overlapping power values.
In addition to power disaggregation, the proposed process as well extracts the
water consumption profiles of specific appliances. To illustrate the proposed
process and validate its efficiency, seven appliances of the AMPds are
considered, with the numerical classification results showing marked
improvement with respect to the existing classification-based NILM techniques.
- Abstract（参考訳）: 集積電力信号から家電の使用パターンを抽出するプロセスとしての非侵入負荷監視(NILM)は,住宅エネルギー管理を支援するアプローチとして成功している。
近年、パワープロファイルの大量データセットが利用可能になり、nilmの目的のために使われる分類手法をより効果的かつ正確にするために役立った。
しかし、近接電力値を持つ多モードアプライアンスやアプライアンスの存在は、計算の複雑さを悪化させ、これらのアルゴリズムの精度を低下させることに影響を与え続けている。
これらの課題に対処するため、我々はイベントベースの分類プロセスを提案し、その第1段階では、K$-nearest neighbors法を高速な分類手法として、排他的非重複パワー値を持つ家電の電力信号を抽出する。
そこで,ネットワーク上の新しいシグネチャとして,一部の家電の水消費を考慮に入れた2つのディープラーニングモデルを用いて,重なり合うパワー値のアプライアンスを識別する。
電力の分散化に加えて, 提案手法は, 特定の家電の水消費プロファイルも抽出する。
提案手法を概説し,その効率性を検証するため,既存の分類に基づくNILM技術に対して,数値分類結果が顕著に改善されたAMPdを7つのアプライアンスとして検討した。
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